上海—— 上海人工智能实验室（Shanghai AI Lab）近日发布了一款名为Infinite Mobility的可交互物体生成模型，该模型旨在高效生成高质量的可交互物体数据资产，为机器人仿真训练、虚拟现实应用以及人工智能研究提供强大的数据支持。
Infinite Mobility基于程序化生成技术，能够快速生成各种常见可交互物体，如家具、家电、工具等，单个物体生成时间仅需约1秒，且生成数量不受限制。相较于传统数据集（如PartNet-Mobility），Infinite Mobility生成的物体在结构复杂度、外观质量和成本控制方面都具有显著优势。
高效、多样、低成本：Infinite Mobility的核心优势
Infinite Mobility模型具备以下几个核心优势：
- 高效生成可交互物体： 借助程序化生成技术，模型能够以极快的速度生成物体，大幅缩短了数据准备时间。
- 支持多样化物体类别： 模型支持22类常见可交互物体的生成，涵盖了广泛的应用场景需求。
- 提供高质量几何与材质： 模型能够生成逼真的纹理、金属氧化痕迹、木材纹理等效果，显著提升仿真环境的真实感。
- 确保物理合理性： 模型基于程序化检测与调整，有效避免物体自碰撞和关节运动不合理的问题，确保生成物体可直接用于仿真训练。
- 低成本数据生成： Infinite Mobility 的单个生成成本可降至约0.01元，大幅降低了数据获取成本。
技术原理：程序化生成与树结构生长策略
Infinite Mobility 的核心技术在于程序化生成技术。与传统数据驱动方法依赖大规模标注数据不同，该模型基于预设的规则和逻辑动态生成物体的结构、几何形状和材质，从而降低了成本。
模型采用树结构生长策略，将物体的关节结构抽象为类似URDF的树状模型，从根节点开始，基于语义规则动态“生长”出完整的物体结构。通过概率分布控制子树的生成组合，模型能够生成多样化的物体形态。此外，模型还结合程序化生成和精选资产库，确保部件的尺寸、位置与支撑点精准对齐，并通过程序化调整基于物理的渲染（PBR）参数，生成逼真的材质效果。
广泛的应用场景
Infinite Mobility 的应用场景十分广泛，包括：
- 机器人仿真训练： 为机器人提供虚拟环境中的可交互物体，提升机器人在真实世界中的操作能力。
- 医疗机器人开发： 生成医疗器械模型，助力医疗机器人训练。
- 家庭服务机器人优化： 提供家用电器和家具模型，增强家庭服务机器人的适应性。
- 虚拟现实与增强现实： 丰富虚拟场景中的可交互物体，提升用户体验。
- 人工智能研究： 提供多样化数据，支持物体识别和交互学习研究。
项目地址与未来展望
Infinite Mobility 的项目地址如下：
- 项目官网：https://infinite-mobility.github.io/
- GitHub仓库：https://github.com/OpenRobotLab/Infinite-Mobility
- arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2503.13424
Infinite Mobility 的发布，标志着在可交互物体生成领域取得了重要进展。凭借其高效、多样、低成本的优势，该模型有望加速机器人技术的发展，并为虚拟现实、增强现实以及人工智能研究提供强大的数据支持。上海AI Lab表示，未来将继续完善Infinite Mobility模型，拓展其应用范围，为人工智能领域的创新发展贡献力量。
参考文献
- Infinite Mobility项目官网：https://infinite-mobility.github.io/
- Infinite Mobility GitHub仓库：https://github.com/OpenRobotLab/Infinite-Mobility
- Infinite Mobility arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2503.13424
Views: 1